能不能将上面的方法封装一下，因为我有好几个字段格式都有控制

当然可以！您可以将上述代码封装到一个函数中，以便可以根据需要控制不同字段的格式转换。

以下是一个示例代码，演示如何封装转换函数：

import pandas as pd

def excel_to_sql(input_file, output_table, output_db, date_columns=[]):
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(input_file)

    # 将空数据转换为NULL值
    df = df.where(pd.notnull(df), None)

    # 格式化日期字段
    for column in date_columns:
        df[column] = df[column].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d') if isinstance(x, pd.Timestamp) else x)

    # 将数据导出为SQL文件
    df.to_sql(output_table, f'sqlite:///{output_db}', if_exists='replace', index=False)

# 使用示例
excel_to_sql('input.xlsx', 'output', 'output.db', date_columns=['date_column1', 'date_column2'])

在上述代码中，我们将转换逻辑封装到名为`excel_to_sql`的函数中。该函数接受四个参数：输入文件路径、输出表名、输出数据库路径以及日期字段列表。日期字段列表用于指定需要格式化的日期字段。

在函数内部，我们首先读取Excel文件，并使用`where`函数将空数据转换为None（NULL值）。然后，我们遍历日期字段列表，使用`apply`函数将日期格式化为'YYYY-MM-DD'的字符串格式。最后，我们使用`to_sql`函数将DataFrame中的数据导出为SQL文件。

您可以根据需要调整函数参数和内部的逻辑，以满足您的具体要求。

希望这可以满足您的需求！如果您有任何疑问，请随时提问。